近日,中国气象局与清华大学联合构建的人工智能临近预报系统“风雷”(以下简称“风雷”大模型)正式亮相,标志着人工智能技术在临近预报领域得到深度应用,也预示我国人工智能临近预报系统自主可控新时代的到来。 “风雷”大模型构建了一套“数据—算力—平台”全流程临近预报系统,不仅显著提高了公里尺度下0至3小时雷达回波的...
近年来，受气候变化影响，我国极端降水天气频发，为社会生产及人民生命财产安全敲响警钟。清华大学软件学院日前研发出了一款极端降水临近预报大模型，在国际上首次将降水临近预报的时效延长至3小时。目前该大模型已在国家气象中心短临预报业务平台上线应用，帮助预报员提前发现极端天气。面对极端降水天气，更准确和更提前预警...
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近日,清华大学软件学院王建民教授、龙明盛副教授团队提出了极端降水临近预报大模型,将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合,显著提高了公里尺度下0～3小时极端降水的预报能力,在全国62位气象预报专家的过程检验中大幅领先国际上的同类方法。目前该大模型已经在国家气象中心短临预报业务平台(SWAN 3.0)部署上线,将为全国...
软件学院王建民、龙明盛团队提出极端降水临近预报大模型-清华大学 夔（kuí）牛 蓉城.夔牛，国内首个大...
当预报值 ≥ 0.3(或0.5)即认为会发生雷暴。选择命中率POD、误警率FAR和临界成功指数CSI来评估模型预报效果。可以发现:预报效果可信,临界成功指数均在70%以上,其中6h预报模型效果最佳;同时当提高预报阈值,则能够显著降低误警率,当降低预报阈值,则...
PredRNN++是目前国家气象中心报告题目中提及的用于短临预报的标配模型。但很多朋友普遍反馈PredRNN系列论文的官配完全体代码比较复杂。因此我参考ConvLSTM2D的开源代码,写了一个比较基础简单容易看懂的的PredRNN主干代码供大家参考交流,同时欢迎指出其中可能存在的错误。PredRNN++后续开源,目前测试效果并没有比PredRNN好太多,还在...
Yan利用dynamic autoencoder network 来预报高质量视频序列。 Liu利用fully convolutional autoencoder model 卷积神经网路能够足够的开发时空的信息。所以后来用conv来代替fcn,为了更好地利用时空特征,最终用ConLSTM模型来预测,但由于参数太多,所以利用ConvGRU
基于DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型
总而言之,本文提出了一种基于CNN和RNN深度神经网络的天气预测模型,以北京地区雷暴的6小时临近预报为例。该模型综合了CNN和RNN的特点,能够有效地预测雷暴的发生时间和强度。这对于社会的发展和人们的生活有着重要的意义,也为进一步研究天气预测模型提供了一种新的思路。随着技术的进步,我们相信天气预测模型将会在未来得到...